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1、Hive性能优化总结介绍首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？■数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。■jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十儿个jobs,耗时很长。原因是mapreduce作业初始化的时间是比较长的。■sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。count(distinct),在数据量大的情况下,效率较低，如果是多count(distinct)效
2、率更低，因为count(distinct)是按groupby字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。举个例子：比如男uv,女uv,像淘宝一天30亿的pv,如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段：好的模型设计事半功倍。■解决数据倾斜问题。■减少job数。■设置合理的mapreduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce,那是相当的浪费，1个足够)
3、。■了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。sethive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化有吋不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题。■数据量较大的情况下，慎用count(distinct),count(distinct)容易产生倾斜问题。■对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响。优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。而
4、接下來，我们心屮应该会有一些疑问，影响性能的根源是什么？性能低下的根源hive性能优化时,把HiveQL当做M/R程序来读，即从M/R的运行角度來考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。RAC(RealApplicationCluster)真正应用集群就像一辆机动灵活的小货车，响应快；Hadoop就像吞吐量巨大的轮船，启动开销大，如果每次只做小数量的输入输出，利用率将会很低。所以用好Hadoop的首要任务是增大每次任务所搭载的数据量。Hadoop的核心能力是parition和sort,
5、因而这也是优化的根本。观察Hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征:■数据的大规模并不是负载重点，造成运行压力过大是因为运行数据的倾斜。■jobs数比较多的作业运行效率相対比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联对此汇总，产生几十个jobs,将会需要30分钟以上的时间且大部分时间被用于作业分配，初始化和数据输出。M/R作业初始化的时间是比较耗时间资源的一个部分。■在使用SUM,COUNT,MAX,MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。■COUNT(DIS
6、TINCT)在数据量大的情况下，效率较低，如果多COUNT(DISTINCT)效率更低，因为COUNT(DISTINCT)是按GROUPBY字段分组，按DISTINCT字段排序,一般这种分布式方式是很倾斜的；比如：男UV,女UV,淘宝一天30亿的PV,如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。数据倾斜是导致效率大幅降低的主要原因，可以釆用多一次Map/Reduce的方法，避免倾斜。最后得出的结论是：避实就虚，用job数的增加，输入量的增加,占用更多存储空间，充分利用空闲CPU等各种方法，分解数据
7、倾斜造成的负担。优化性能配置角度优化map阶段优化Map阶段的优化，主要是确定合适的map数。那么首先要了解map数的计算公式，另外要说明的是，这个优化只是针对Hive0.9版本。num_map_tasks=max[${mapred.min.split.size},min(${dfs.block,size},${mapred・max.split.size})]■mapred.min.split.size:指的是数据的最小分割单元大小；min的默认值是IB■mapred.max.split.size:指的是数据的最大分割单元
8、大小；max的默认值是256MB■dfs.block.size:指的是HDFS设置的数据块大小。个已经指定好的值，而且这个参数默认情况下hive是识别不到的通过调整max可以起到调整map数的作用，减小max可以增加map数，增大max可以减少map数。需要提醒的是，直接调整mapred.map.tas
